检索结果-内蒙古大学图书馆

高电压技术 2025年第1期51卷 368-378,I0040-I0044页

作者：罗平杨泽喆张嘉昊杨晴吕强吴秋轩杭州电子科技大学自动化学院杭州310018

电动汽车(electric vehicle,EV)数量增加和续航能力增强使得EV-交通网-电网间的耦合更加复杂,如何准确描述复杂耦合情况下EV的充电需求,平衡充电站运营商和EV用户利益,是EV充电站规划须考虑的问题。为此,首先采用蒙特卡洛法得到典型场... 详细信息

电动汽车(electric vehicle,EV)数量增加和续航能力增强使得EV-交通网-电网间的耦合更加复杂,如何准确描述复杂耦合情况下EV的充电需求,平衡充电站运营商和EV用户利益,是EV充电站规划须考虑的问题。为此,首先采用蒙特卡洛法得到典型场景下规划区内每台EV的充电需求,将不同道路节点各时段的充电电量聚类到对应的聚类中心节点,并利用高斯混合模型拟合得到其概率密度函数。然后,建立综合考虑充电站和用户利益的EV充电站规划双层优化模型,基于复杂网络理论和电压敏感系数指标分别从交通网和电网的角度筛选备选充电站节点,并采用黏菌优化算法对其进行求解。最后,以245节点路网和IEEE 30节点电网构成的耦合网络为例,对比结果验证了所提规划方法既能保留EV充电需求的时空分布特点,又有利于充电站和用户的双赢。

关键词： EV 充电需求分时聚类双层优化充电站规划黏菌优化算法

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基于黏菌算法的热电联产机组负荷优化分配

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动力工程学报 2022年第4期42卷 380-386页

作者：卫治廷张敏周兴野李培盛德仁李蔚浙江大学能源工程学院杭州310027 中电投东北能源科技有限公司沈阳110179

针对母管制热电联产机组热电分配不合理、能耗高的问题,提出采用黏菌优化算法,以先汽机侧、后锅炉侧的顺序进行负荷优化分配的方法,并通过某“三炉两机”母管制热电联产机组的实际运行数据,对所提方法进行了验证。结果表明:优化后机组... 详细信息

针对母管制热电联产机组热电分配不合理、能耗高的问题,提出采用黏菌优化算法,以先汽机侧、后锅炉侧的顺序进行负荷优化分配的方法,并通过某“三炉两机”母管制热电联产机组的实际运行数据,对所提方法进行了验证。结果表明:优化后机组汽耗率降低了0.063 t/(MW·h),煤耗率降低了0.126 kg/t;在满足供热条件的基础上,通过合理的热电负荷分配,可以降低汽机侧汽耗率和锅炉侧煤耗率,从而实现能量利用效率的最大化。

关键词：热电联产黏菌优化算法负荷特性负荷优化分配低维度优化问题

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联合传感云和自适应群智能优化压缩感知的机械制造环境监测

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机械设计与制造 2025年第2期408卷 71-76,81页

作者：高红慧韦利春魏晓晨烟台职业学院山东烟台264000 山东南山国际飞行有限公司山东烟台264000 山东大学山东济南250013

为提高机械制造环境监测数据处理效率,提出了一种联合传感云和自适应群智能优化压缩感知的环境监测方法。构建具有传感器网络层(WSNs)、边缘计算层和云端层的环境监测传感云模型。在底层WSNs,采用改进的多距离度量KFCM算法对WSNs进行自... 详细信息

为提高机械制造环境监测数据处理效率,提出了一种联合传感云和自适应群智能优化压缩感知的环境监测方法。构建具有传感器网络层(WSNs)、边缘计算层和云端层的环境监测传感云模型。在底层WSNs,采用改进的多距离度量KFCM算法对WSNs进行自适应分簇,并利用分簇压缩感知(Compressive Sensing,CS)技术实现对底层WSNs数据传输。在边缘计算层,设计移动Sink节点采集WSNs分簇簇首数据路径规划策略,以降低底层WSNs能耗和边缘计算层数据处理时延。在云端,通过引入改进的黏菌优化算法(Slime Mould Algorithm,SMA)以实现CS采集数据高精度重构。与其它数据采集处理算法相比,所提监测方法网络数据通信量更少,网络时延更低,数据重构精度更高。

关键词：机械制造传感云边缘计算无线传感器网络环境监测压缩感知黏菌优化算法精度

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基于SMA优化的PMSM模型预测控制

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电子测量技术 2025年第2期48卷 14-20页

作者：吴刚琴马家庆陈昌盛何志琴吴钦木贵州大学电气工程学院贵阳550025

针对永磁同步电机使用传统控制动态响应慢、电流脉动大等问题,改进了一种基于黏菌优化算法的新型双幂次滑模积分速度控制器的模型预测控制算法。首先,速度环采用一种新型双幂次趋近律的滑模速度控制器,使其更加准确的控制电机的运转,并... 详细信息

针对永磁同步电机使用传统控制动态响应慢、电流脉动大等问题,改进了一种基于黏菌优化算法的新型双幂次滑模积分速度控制器的模型预测控制算法。首先,速度环采用一种新型双幂次趋近律的滑模速度控制器,使其更加准确的控制电机的运转,并通过Lyapunov函数验证其稳定性。其次,利用黏菌优化算法优化dq轴PI控制器的参数,可以快速找到最优的PI参数。同时通过电流模型预测控制,使电流脉动减小。最后,从微观的角度绘制了dq轴电流与电机转速n的三维相图,进一步验证了控制器的有效性。仿真结果表明,与传统PI-MPC、SMC-MPC及NSMC方法相比,所提方法NSMC-MPC在动态响应速度、调速稳定性和抗干扰能力方面具有显著优势,能显著减小超调和电流脉动,提升动态性能及负载适应能力。

关键词：永磁同步电机黏菌优化算法滑模控制模型预测控制趋近律

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无迹变异黏菌优化农产品物流配送中心选址算法

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计算机工程与设计 2024年第12期45卷 3820-3826页

作者：王艺多王会阳吉林建筑科技学院管理工程学院吉林长春130000 长春师范大学教育学院吉林长春130000

为降低物流配送成本,提高配送效率,提出一种混沌无迹变异黏菌优化算法求解农业物流配送中心选址问题。为提高算法搜索精度,设计Bernoulli混沌映射种群初始化方法,提高种群分布均匀性、多样性;引入精英动态引导兼顾算法搜索与开发平衡;... 详细信息

为降低物流配送成本,提高配送效率,提出一种混沌无迹变异黏菌优化算法求解农业物流配送中心选址问题。为提高算法搜索精度,设计Bernoulli混沌映射种群初始化方法,提高种群分布均匀性、多样性;引入精英动态引导兼顾算法搜索与开发平衡;设计随机无迹变异实现最优个体变异,协助种群跳离局部最优,以改进算法对农产品物流配送中心选址寻优。实验结果表明,改进算法能提升寻优效率和精度,配送成本比SMA降低了57.27%,效率提升了34.61%。

关键词：配送中心选址物流黏菌优化算法精英混沌映射动态引导变异

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基于改进群智能优化算法的图像多阈值分割方法研究

基于改进群智能优化算法的图像多阈值分割方法研究

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作者：刘瀚渤吉林农业大学

学位级别：硕士

群智能算法源于对自然界中生物群体行为的模仿,通过个体间的简单规则和局部交互实现复杂问题的高效求解,其应用领域涵盖了优化计算、图像分割、工程设计等多个方面,显示出广泛的实用性和灵活性。其中,黏菌优化算法(Slime Mould Algorith... 详细信息

群智能算法源于对自然界中生物群体行为的模仿,通过个体间的简单规则和局部交互实现复杂问题的高效求解,其应用领域涵盖了优化计算、图像分割、工程设计等多个方面,显示出广泛的实用性和灵活性。其中,黏菌优化算法(Slime Mould Algorithm,SMA)和樽海鞘优化算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)有着简单且成熟的理论支撑,且易于实现,但二者均存在其局限性。黏菌算法的开发能力较弱,导致其在求解高维度和多模态的问题时,由于探索和开发能力的不均衡,算法很难快速地收敛到最优解。樽海鞘优化算法在搜索过程中往往因为探索能力不足而过早地收敛至局部最优解,这限制了它们在解决更多种类的优化问题上的应用。本研究针对这两种优化算法的不足进行了改进,并将改进的算法应用于两种病理图像的多阈值分割任务中。本文的主要内容如下: (1)提出名为融合差分进化的黏菌优化算法(Hybrid Differential Evolution and Slime Mould Algorithm,BDSMA)。为了增强算法的寻优能力,将一种带有强大开发能力的差分进化算法(Differential Evolution,DE)与原始算法融合,同时引入了一种超出边界解的替换策略到算法中。采用高级合作混合模型来加速BDSMA的收敛并提高其精度,防止算法陷入局部最优解。为了更好地验证所提出方法的有效性,本文利用IEEE CEC 2017的30个基准函数进行了一系列比较实验。实验结果表明,所提出方法的收敛速度和精度优于差分进化算法、灰狼优化算法、鲸鱼优化算法、飞蛾火焰优化算法、粒子群优化算法等经典算法。将BDSMA应用于对脑胶质瘤图像进行基于Kapur熵的多阈值图像分割。通过峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)、结构相似性(Structural Similarity Index,SSIM)和特征相似性(Feature Similarity Index,FSIM)对分割结果进行分析。结果表明,BDSMA相较于对比算法更适用于优化该问题,能有效地实现对脑胶质瘤图像的分割。 (2)提出一种增强的樽海鞘优化算法(Improved Salp Swarm Algorithm,SDSSA)。通过将搜索过程分为三个阶段来进行更新,分别采用原始樽海鞘优化策略、黏菌优化策略和差分优化策略,该方法提升了算法解决多峰函数问题的能力,并减少了早期收敛风险。使用IEEE CEC 2014套件中的30个基准函数进行测试,对SDSSA算法与经典和改进的群智能优化算法进行了比较研究。实验结果证明了SDSSA的高效性和先进性。将SDSSA用于基于Kapur熵的乳腺癌病理图像的多阈值图像分割。采用三个不同的评估标准来分析分割效果,结果显示SDSSA在8个不同的阈值水平上均展现出显著的性能优势,证明了其作为乳腺癌图像多阈值分割工具的有效性。

关键词：群智能优化算法黏菌优化算法樽海鞘优化算法多阈值图像分割

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基于SMA-VMD和能量熵的高压断路器故障诊断

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高电压技术 2024年第12期50卷 5248-5258页

作者：范兴明许洪华李涛张鑫桂林电子科技大学电气工程及其自动化系桂林541004

针对高压断路器机械故障特征难以从分合闸振动信号中有效提取的问题,提出了一种基于优化变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)参数和提取能量熵(energy entropy,EE)作为故障特征值的方法。首先,利用黏菌优化算法(sticky m... 详细信息

针对高压断路器机械故障特征难以从分合闸振动信号中有效提取的问题,提出了一种基于优化变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)参数和提取能量熵(energy entropy,EE)作为故障特征值的方法。首先,利用黏菌优化算法(sticky mushroom optimization algorithm,SMA)以最小包络熵为适应度函数对VMD算法的参数组合[K,α]进行全局寻优。其次,根据寻优结果设定VMD算法参数对信号进行分解,得到K个固有模态分量(intrinsic modal components,IMF)。然后,计算各模态分量的能量熵,借助相关系数筛选与原始信号较相关的模态分量,构建特征向量并随机划分训练集、测试集。最后,将训练集输入支持向量机(support vector machine,SVM)中训练分类模型,利用已训练的模型对测试集样本进行分类。在1台12 kV高压断路器上进行实验验证,分类结果表明,该文提出的SMA-VMD-EE模型状态识别准确率为95%,相较于VMD-EE、PSO-VMD-EE、SMA-VMD-SE模型的准确率均有所提高,验证了所提方法的有效性和可行性。

关键词：高压断路器变分模态分解黏菌优化算法能量熵故障诊断

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基于改进层次基本熵融合SMA-SVM模型的轴承故障诊断方法

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机电工程 2023年第7期40卷 1047-1053,1129页

作者：张捷王华孙顺红重庆三峡学院智能科技学院重庆404000 重庆科创职业学院人工智能学院重庆402160 漳州城市职业学院电子信息工程系福建漳州363000

针对煤矿机械轴承的故障特征提取和故障状态识别问题,提出了改进层次基本熵(IHBSE)特征提取融合黏菌优化(SMA)—支持向量机(SVM)分类模型的煤矿机械轴承故障诊断方法。首先,引入了能够同时分析信号低频和高频信息的IHBSE方法,并将其用... 详细信息

针对煤矿机械轴承的故障特征提取和故障状态识别问题,提出了改进层次基本熵(IHBSE)特征提取融合黏菌优化(SMA)—支持向量机(SVM)分类模型的煤矿机械轴承故障诊断方法。首先,引入了能够同时分析信号低频和高频信息的IHBSE方法,并将其用于捕捉不同状态下,煤矿机械轴承振动信号中的多维故障特征,构建了特征向量;然后,采用具有优异全局寻优性能的黏菌算法,对支持向量机的惩罚系数和核函数的最佳值进行了搜索,提出了黏菌算法—支持向量机(SMA-SVM)模型;最后,利用部分特征样本对诊断模型进行了训练,并采用训练完毕的具有最佳参数的SMA-SVM分类器,进行了轴承故障类型和严重程度的判断。研究结果表明:所提出的煤矿机械轴承故障诊断方法可以有效地识别煤矿机械轴承的运行状态,分类准确率达到了1,而在多次实验下的平均准确率也高于0.98,对实际工程应用具有一定的参考价值。

关键词：煤矿机械轴承故障诊断改进层次基本熵黏菌优化算法支持向量机故障状态识别

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透镜成像对立学习的SMA算法及舆情预测应用

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计算机工程与设计 2023年第5期44卷 1547-1554页

作者：李菲陈燕广西财经学院大数据与人工智能学院广西财经大数据重点实验室广西南宁530003 广西大学计算机与电子信息学院广西多媒体通信与网络技术重点实验室广西南宁530004

网络舆情具有小样本特征,而传统方法预测准确率低,容易得到局部最优。为此,提出一种改进黏菌算法优化支持向量机的网络舆情预测模型ISMA-SVM。引入混沌Circle映射机制提高初始种群的多样性;利用对数非线性调节反馈因子均衡算法全局搜索... 详细信息

网络舆情具有小样本特征,而传统方法预测准确率低,容易得到局部最优。为此,提出一种改进黏菌算法优化支持向量机的网络舆情预测模型ISMA-SVM。引入混沌Circle映射机制提高初始种群的多样性;利用对数非线性调节反馈因子均衡算法全局搜索与局部开发;设计透镜成像对立学习机制对最优个体变异,扩展搜索空间并避免算法陷入局部最优。利用改进黏菌优化算法优化支持向量机模型,构建网络舆情预测模型。以若干舆情热点百度指数作为样本进行实证研究,结果表明,改进模型具有更高的数据拟合度,预测准确度更高。

关键词：网络舆情支持向量机黏菌优化算法混沌Circle映射透镜成像对立学习新冠肺炎

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精英反向与二次插值改进的黏菌算法

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计算机应用研究 2021年第12期38卷 3651-3656页

作者：郭雨鑫刘升张磊黄倩上海工程技术大学管理学院上海201620

针对基本黏菌算法(slime mould algorithm,SMA)易陷入局部最优值、收敛精度较低和收敛速度较慢的问题,提出精英反向学习与二次插值改进的黏菌算法(improved slime mould algorithm,ISMA)。精英反向学习策略有利于提高黏菌种群多样性和... 详细信息

针对基本黏菌算法(slime mould algorithm,SMA)易陷入局部最优值、收敛精度较低和收敛速度较慢的问题,提出精英反向学习与二次插值改进的黏菌算法(improved slime mould algorithm,ISMA)。精英反向学习策略有利于提高黏菌种群多样性和种群质量,提升算法全局寻优性能与收敛精度;利用二次插值生成新的黏菌个体,并用适应度评估更新全局最优解,有利于增强算法局部开发能力,减少算法收敛时间,使算法跳出局部极值。通过求解多个单模态、多模态和高维度测试函数进行不同算法之间的对比,结果显示,结合两种策略的ISMA具有较高的寻优精度、寻优速度和鲁棒性。

关键词：黏菌优化算法精英反向学习二次插值高维优化

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